电池倍率性能模型的代理模型训练
Application ID: 119181
本 App 演示如何使用代理模型函数来预测 NMC111/石墨电池单元的倍率性能，并将其显示在拉贡图中。代理函数（深度神经网络）已经拟合为可能的输入数据值的子集，可以设置三个输入数据值：负极厚度、以及负极和正极的活性材料体积分数。代理函数的计算成本较低，可以使用滑块交互式地调整输入值，并预测任意输入值组合的拉贡图。一旦确定有意义的值组合，就可以针对这些输入值计算实际的物理锂离子电池模型，以验证代理模型的预测。此外，随后计算的物理数据还可用于进一步改进代理模型。
案例中展示的此类问题通常可通过以下产品建模:
您可能需要以下相关模块才能创建并运行这个模型，包括：
建模所需的 COMSOL®产品组合取决于多种因素，包括边界条件、材料属性、物理场接口及零件库，等等。不同模块可能具有相同的特定功能，详情可以查阅技术规格表，推荐您通过免费的试用许可证来确定满足您的建模需求的正确产品组合。如有任何疑问，欢迎咨询COMSOL 销售和技术支持团队，我们会为您提供满意的答复。